Wow, c'est impressionnant ce que ça arrive à générer ! Je me demande dans quelle mesure ça "résiste" à des interactions plus poussées (au-delà de la simple boucle "question - réponse").

Wikipedia a un article sur GPT-3:
en.wikipedia.org/wiki/GP…

Il semble que l'algorithme sache écrire du texte sur un sujet, mais ne soit pas doué pour la conversation.

www.reddit.com/r/AskRedd…

Oh la vache ! Si vraiment c'est du contenu généré, c'est cet exemple-là qui me fait le plus halluciner : une réponse qui finit par se révéler être une blague !

Si on ajoute à ça les progrès des synthèses vocales, ça promet... Dans 5 ans, au lieu de se faire harceler au tél par des gens payés au lance-pierre dans un autre pays, on se fera harceler par des bots optimisés pour trouver les bons arguments de vente, avec en bonus-point le fait qu'ils n'aient pas un accent qui dissone (voire un accent du coin de l'appelé) ?

Enfin, ça, c'est ce qu'on nous vend. Dans la réalité, ce sont les humains qui font l'immense majorité des taches même informatisées, car les "IA" sont encore défaillantes ou incapables de distinctions poussées.

Les "IA" ne font que "recopier" ce qu'on leur donne, avec plus ou moins d'efficacité et plus ou moins de pertinence. Mais vu la masse de données qu'on produit, quelque soit le domaine, chaque jour, il y a peu de risque d'une pénurie de matières premières pour les entrainer à nous imiter. Et la quantité est telle qu'il est/sera difficile de détecter le coté "artificiel" d'une production IA, puisqu'il n'est pas concevable qu'une personne (ou qu'un groupe de personnes) ai(en)t connaissance de toutes ces "sources d'inspiration" au point de pouvoir déterminer l'origine d'une production (c'est déjà pas facile de détecter quand un étudiant plagie certaines parties dans ses travaux... ).

La présence de "bots" devient d'ailleurs un peu problématique pour certaines recherches que je fais dans le cadre du boulot, puisque l'activité de ces bots vient "fausser" ce qu'on peut mesurer pour des projets/systèmes et vient fausser les modèles qui sont en place depuis des années (ou des modèles qu'on tente de mettre en place). Un exemple extrêmement naif : il y a de plus en plus de bots qui sont actifs dans les issues ou pull requests sur GitHub. Quand tu t'intéresses à l'activité de ces projets, et que tu te sers des issues/PRs pour mesurer quelque chose indirectement (par exemple, l'attractivité d'un projet open-source en se basant naivement sur la fréquence des PRs ou des "nouveaux contributeurs"), il est très fréquent de se vautrer complètement parce qu'une partie non-négligeable de l'activité que tu mesures est en fait générée par des outils automatiques (ou des bots). Identifier ces bots n'est pas trivial du tout et pourtant indispensable si on ne veut pas se planter (on a récemment proposé un modèle pour y parvenir, en se basant sur le contenu des commentaires postés dans les issues et pull requests sur GitHub justement, avec une précision avoisinant les 97%).

Quelques exemples de ce qui a déjà été réalisé avec GPT-3. C'est.... impressionnant !

gregraiz.com/gpt-3-demo-…